智能網聯汽車AI復合人才需求與培養對策研究

中圖分類號：U464 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）10-0191-03

【Abstract】The automotive industry is currentlyat a critical stage of in-depth transformation towards intellgence andconnectivity.Asanew generationof automobiles，intelligentconnected vehicles integrate advancedon-boardsensing， control and execution devices，and combine modern communication and network technologies.The core is to achieve intellgent information exchange and sharing among vehicles，roads，peopleand cloud platforms，ultimately enhancing traficsafety，ridecomfortandachieving energy-efficientand eficientoperation.Thearticlemainlyexplores the cultivation pathofAIcompoundtalents intheintellgentconnectedvehicleindustry，providingareferenceforbuildinga future talent system.

【Key words】intelligent connected vehicles；AI compound talent；talent cultivation

0 引言

汽車技術的發展方向已明確指向智能化和網聯化。智能網聯汽車（IntelligentConnectedVehicle，ICV）通過搭載各類傳感器、控制器與執行器，并深度融合現代通信技術，構建起車內外復雜的信息交互網絡，這改變了車輛的操控方式，更深刻影響著交通系統的運行效率和安全水平。要真正實現ICV的安全、舒適、節能、高效目標，人工智能已成為不可或缺的核心驅動力，但當前既懂車輛系統架構、機械電子控制等傳統汽車專業知識，又熟練掌握人工智能算法、大數據處理、車載通信等新興數字化技術的復合型人才供給嚴重不足。因此，本文將探討該領域關鍵人才的能力需求與培養對策，以期助力中國智能網聯汽車行業匯聚并培養更多優秀人才，推動產業健康發展。

1ICV行業對AI復合型人才的需求

1.1技術發展推動人才需求增長

智能網聯汽車的發展本質上是多種關鍵技術的深度融合過程，這種趨勢直接驅動行業對具備交叉知識背景人才的需求提升[1]。從車輛感知環境依賴的傳感器技術，如激光雷達、攝像頭、毫米波雷達，到支撐車輛智能決策的人工智能算法，包括目標識別、路徑規劃、行為預測等，再到實現精準控制的車輛動力學與執行機構協同，最終通過網絡通信技術，如5G、V2X實現車輛與外界的信息交互，各個環節緊密銜接且相互制約。整個技術鏈條的復雜性要求從業者必須跨越傳統專業邊界。以高級別自動駕駛系統的開發為例，工程師不僅要優化目標檢測算法，還需了解該算法在車輛嵌人式系統中的實時運行限制，包括處理器算力分配、通信延遲對控制指令的影響，以及對整車能源消耗的綜合考量。

1.2 當前人才結構存在的不足

當前智能網聯汽車產業面臨的矛盾，是專業人才的能力構成與行業發展需求之間存在錯配。傳統汽車工程領域培養的人員多在機械設計、動力系統、車身制造等方面積累深厚，但在面對深度學習模型訓練、大數據實時處理分析、高可靠車用通信協議設計等新興技術時，普遍存在應用能力不足的問題。而來自計算機科學、軟件工程或人工智能方向的從業人員，雖然擅長算法編寫與數據分析，卻通常缺乏對汽車特有屬性的深入認知，例如車輛在復雜道路環境中的動態響應特性、嚴苛的車規級功能安全標準、硬件在環（HIL）測試等實際工程驗證流程，及其對人工智能模型部署的實際影響[2。這種知識壁壘導致項目開發效率降低甚至功能失效，成為制約產業突破技術瓶頸的核心障礙。

1.3AI復合型人才的核心能力要求

滿足智能網聯汽車研發需求的復合型人才能力體系需緊扣工程實現、跨域協同及安全合規三大方面，具體見表1。

表1AI復合型人才核心能力要素

這種能力集合的本質是將人工智能的創新概念轉化為符合車輛運行環境的可靠功能，需要貫穿算法層、硬件層與系統層的多級知識整合。

2 ICV行業對AI復合型人才的培養對策

2.1完善高校教育體系

高校教育體系需進行實質性改革以適配智能網聯汽車產業對復合型人才的需求。當前車輛工程專業仍以傳統機械設計與動力總成技術為主體框架，人工智能、數據科學及車載通信技術的課程植入尚未形成系統化集成。應當構建全域融合的新型課程體系，將機器學習基礎、嵌入式系統開發、車用網絡協議解析等核心內容系統化嵌入車輛工程主干課程，重點強化算法開發與車載硬件平臺適配性的關聯教學深度。實踐教學環節亟須升級技術集成度，建設具備實車控制器調試、多源傳感器聯合標定及整車電子電氣架構測試功能的綜合實驗平臺，驅動學生在真實車載環境中理解機械、電子與信息系統的耦合關系。該體系需通過課程重組打破機電分離的教學傳統，在實踐環節還原車載智能系統開發全流程，最終形成覆蓋車端硬件特性理解、中間件開發能力至整系統集成思維的立體培養架構[3]。

2.2 推動產學研深度協同機制

產學研協作模式應實現從項目合作向能力共建的質變躍升?，F有校企合作多停留于短期課題委托層面，缺乏對行業技術痛點的系統性攻堅能力，研究成果難以穿透至量產工程實現階段。需建立實體化技術協同平臺，由車企提供整車開發問題清單與驗證平臺，高校調配研究力量組建定向攻關團隊，聚焦車規級人工智能模型輕量化部署、極端工況傳感器失效冗余策略等高價值領域開展研究[4。人才培養層面需創新“雙導師制”實施路徑，企業工程師全程介人學生培養周期，在算法模型開發階段即導入功能安全標準、硬件資源約束及通信延遲要求等工程邊界條件，實訓項目需完整覆蓋模型仿真、硬件在環測試、實車道路標定的全鏈條環節。企業必須開放車輛控制總線調試接口、量產車型測試數據集等核心工程資源，使學術研究直接面向多傳感器時序同步誤差、控制器功耗超標等量產化問題挑戰，最終塑造出兼具技術創新思維與工程落地能力的實戰型人才團隊。

2.3建立職業培訓與繼續學習機制

在職工程師能力升級須建立與產業技術迭代同頻的標準化工科繼續教育系統。應依據智能汽車技術模塊建立階梯式課程認證框架，按環境感知系統開發、車輛決策控制算法應用、車-云協同通信協議三大能力域設計標準化課程單元，每個單元包含基礎理論、工程規范與實作訓練三層內容架構。可聯合行業協會（如中國汽車工程學會）制定《智能網聯汽車工程師能力等級標準》，將三大能力域的課程認證結果與工程師職業技術等級（初級/中級/高級）直接掛鉤，形成“學習-認證-晉升”的閉環激勵機制。實訓平臺建設需打破虛擬仿真的局限，通過整車廠提供真實域控制器、線控底盤模塊及傳感器套件，構建可編程的實車級訓練臺架，使工程師能夠實際操作毫米波雷達標定、功能安全機制注入、車載以太網負載測試等關鍵流程。企業人力資源制度須建立能力遞進機制，將培訓學時納入關鍵崗位任職資格標準，設立專項進修津貼并打通技術等級認證與職級晉升通道，確保核心技術骨干每年完成規定學時的系統化提升，消除產業技術升級衍生的人力資源斷層風險。

3智能網聯汽車行業AI復合型人才培養的保障體系

3.1政策支持與行業引導

智能網聯汽車領域復合型人才培養需要完善的宏觀政策框架支撐。目前技術標準體系尚未針對跨學科能力認證建立明確規范，應由國家主管部門牽頭制定具有指導價值的考評標準體系。需要涵蓋環境感知系統開發能力、車輛動態控制算法實現水平、電子電氣架構工程化設計等關鍵能力域的評定維度，形成具有廣泛適用性的基準認證模型。教育主管部門需推動專業教學標準修訂，明確要求在車輛工程學科評定指標中增設人工智能應用能力模塊，實現傳統工科培養要素與現代數字化技術的結構性整合。行業組織承擔重要技術規范制定責任，開展車輛功能安全開發規范教材編寫與評估機制建設，推動安全開發原則深度融入教學體系核心。構建政策約束效力與資源引導效應并行的制度設計，能夠確保人才能力進階方向與產業技術迭代軌跡保持持續統一，為產業升級輸送具備系統化知識背景的工程力量[5]

3.2 資源投入與保障機制

建立可持續的資金資源供給系統是支撐復合型人才培養的基礎條件。需要形成政府部門導向性投入、企業主體性責任承擔、市場化資源協同注入的多維保障格局，著力化解跨學科實驗環境建設與新領域教學設施配置所需的高投人難題。高等教育經費配置結構應當作出針對性調整，在現有專項資金體系下設立智能網聯教學改革專項賬戶，主要支持車輛智能感知設備群集成實驗平臺、域控制器開發實訓套件等核心教學資產的系統化建設。企業人才投資激勵政策需深化落實細則，允許將工程師技術培訓費用納入研發費用扣除范圍，引導整車企業按照銷售額固定比例設立人力資源發展基金。通過設立專業化資源調配主體，可以實現教學設施前沿性維護與工程環境真實性的同步保障，構建技術更新過程中優秀人才穩定輸出的支撐系統。

3.3 職業發展體系建設

解決人才成長路徑問題需要重構能力評價與職位發展雙軌系統。工業和信息化部人才交流中心發布的《智能網聯汽車產業人才崗位能力要求》，將汽車電子系統集成開發能力、人工智能算法工程實現能力等符合資質要求，納入專業技術職務評審的關鍵依據框架。企業內部則應當構建專業技術與管理領導雙通發展體系，在縱向技術通道設置車載軟件首席設計師等尖端技術崗位，在橫向管理序列增設智能網聯項目總監等綜合管理職級。行業平臺建設的關鍵是通過專業協會構建技術人才交流服務樞紐，定期發布技術能力進化路線與發展策略分析。該體系核心價值在于打通職業資格認定通道，實現專業人才成長意愿與產業技術需求的系統化融合，強化高端復合型技術群體的職業認同與發展動力。

4結論

智能網聯汽車產業的競爭，核心是人才，尤其是高端AI復合型人才的競爭。傳統單一學科知識結構難應對技術融合挑戰，亟需培養橫跨人工智能、車輛工程等多領域的復合型精英，構建高效人才培養與供給體系需多方協同創新。

首先，教育前置與體系重構是人才培養根基。高校需打破學科壁壘，設立“智能網聯汽車”微專業或方向，探索跨學科未來技術學院，將AI算法等核心模塊深度融入車輛工程課程，而非簡單疊加。同時，建設高度仿真集成化實驗平臺，讓學生實踐算法設計到車規級部署全流程，實現知識與能力統一。

其次，產教融合與實戰賦能可淬煉人才能力。推動產學研從松散項目對接轉向緊密能力共建，鼓勵“雙導師”制度與實體化協同創新中心建設，以企業工程問題、測試平臺和數據集為教學源頭。讓師生參與全鏈條項目，培養解決復雜工程問題的系統思維與落地能力。

最后，制度保障與職業牽引助力人才生態繁榮。政府與行業組織要加強頂層設計，制定跨學科人才能力標準與認證體系。企業完善技術、管理雙通道晉升機制，銜接繼續教育，為在職工程師提供進階路徑，形成“學習-實踐-提升”良性循環，應對智能網聯汽車技術迭代需求。

參考文獻

[1]楊少華，王靖，徐芳.基于新能源汽車行業產教融合共同體的人才培養路徑研究[J].武漢船舶職業技術學院學報，2025，24（4）：51-56.

[2]柴藝，李德震，張玥，等.社會需求導向的創新型復合汽車人才培養研究[J].汽車實用技術，2024，49（23）：132-136.

[3]譚志榮，彭焜鹿，成偉華，等.立足產教融合創新平臺的新能源智能汽車人才培養研究[J].汽車維修與保養，2025（7）：91-93.

[4]陳建旭，李瑩.政校企合作下汽車產業技能人才培養基地建設研究[J].專用汽車，2024（12）：134-136.

[5]潘勇軍，王東紅，謝昭明，等.新能源智能汽車復合型人才培養探索[J].高教學刊，2023，9（7）：26-28，32.

（編輯 林子衿）